基于物联网农业灌溉系统精准控制模型的研究

为进一步提升我国农业灌溉系统的综合作业效率,体现灌溉的先进性与科学性,提出以精准控制模型为切入点,以物联网技术为主体支撑平台,针对其作业系统展开设计与优化。通过引入物联网强大的系统性架构,规范与强化各网络节点的部署与协作关系,科学搭建用于实现精准灌溉控制的数学模型,同时导入合理的系统软件设计程序与硬件功能组件配置,形成完整集成式的农业智能灌溉系统。结果表明:基于物联网平台技术的精准控制模型应用后,整体的作业效率得到显著提升,系统精准度、系统响应率分别相对提高了6.25%和7.68%,动作延迟率相对降低了2.72%,灌溉节水效率提升至91.50%。物联网平台下的精准控制模型应用效果良好,设计理念正确,可为灌溉领域实施节能降耗提供参考。

基于物联网农业灌溉系统的参数检测方法研究

为提升农业灌溉系统检测环节准确性及整体作业效率为目标,基于物联网灌溉及参数检测方法应用展开设计。以当前灌溉作业机理及通信结构布局为出发点,通过建立合理正确的参数检测架构,选定高效适应的参数检测方法,实现整体灌溉系统功能优化。进行灌溉系统作业监测试验,结果表明:参数数据通信监测准确率及系统执行效率分别提升至93.70%与95.89%,系统丢包率相对降低至0.79%,平均节水效率相对提升了6.39%。基于物联网平台进行参数检测的有效性与适应性改进,较好地满足了智能灌溉的发展趋势,其方法研究理念对于灌溉系统及类似农机培育系统开发应用具有参考价值。

大田智能灌溉系统的构成及应用

为解决目前大型农场大田水稻种植中存在的灌溉用工难、管水难等问题,特研发了一套大田智能灌溉控制系统。该系统通过对农渠中的传统闸门进行改造,配合自主研发的智能灌溉控制器,可实现对无网、无电、无基础设施的农田进行智能化灌溉管理。为促进大田智能灌溉系统应用、提升国家粮食安全保障能力,现将大田智能灌溉云平台、智能灌溉控制器、灌溉小助手等大田智能灌溉控制系统的主要构成及其在上海农场的应用效果进行介绍。

长藤结瓜灌溉系统中渠道输配水系统可行域研究

灌区输配水渠道的过水能力除了受渠道本身过水能力及上下级渠道的制约之外,还要受泵站、塘堰、中小型水库等灌区中的提水、蓄水设施的影响。为了保障灌区渠系运行的安全性,在渠道本身过水能力及上下级渠道的制约研究的基础上,就提水和蓄水设施两大影响因素,在考虑水泵对连接渠道过水能力的制约和塘堰、水库等蓄水设施对骨干渠道过水能力的调节作用的基础上,采用对比分析法进行渠道输配水系统可行域的分析研究,并且该输配水可行域计算方法在某大型引黄灌区中进行了实例应用,结果表明,提出的可行域计算方法,充分考虑到泵站对于连接渠道过水流量需在水泵设计流量附近运行的要求,以及水库对渠道最大过水流量的消减作用,计算结果合理可靠,可为渠系的合理调度运行以及渠道系统的设计提供科学依据。

基于GPRS无线通讯技术的自动化灌溉系统设计

针对传统的大水漫灌等灌溉方式灌水不均、容易造成农作物病害或涝死、浪费水资源和人工成本较高的问题,基于GPRS无线通讯技术对自动化灌溉系统进行了设计。为了获取有效的灌溉数据,同时能够对数据进行统计、分析和预测,设计了自动灌溉数据信息的预处理方法,并采用多元线性回归预测模型对灌溉数据进行预测。为了验证该自动化灌溉系统的性能,对其进行了数据采集试验和灌溉预测试验,结果表明:系统对灌溉数据监测和预测的准确率均较高。

多水源灌溉系统的管网布置与管径协同优化研究

基于多水源灌溉系统,考虑系统水资源分配并确定管网拓扑结构与连接管道尺寸,以最小化系统流量分配成本和管道安装成本之和为目标函数建立混合整数规划模型。设计一种混合启发式算法将局部搜索与精确算法结合,协同优化管网布置与管网设计两个阶段,分析各节点之间的连接情况与连接管径,并为需水节点分配流量。通过不同规模的测试算例验证协同优化算法能有效降低多水源灌溉系统的建设成本。

基于计算机控制的智能灌溉系统优化研究

为了实现小麦供水量精确控制,优化整合BP神经网络和模糊控制,设计了智能灌溉系统,并基于BP神经网络设计小麦需水量预测系统。整个神经系统为3层结构,以温度、土壤湿度、风速和光照强度作为系统输入,理论计算得到的小麦需水量为预测期望值,训练该神经网络。基于模糊控制设计浇灌控制系统,以神经网络小麦需水量预测值和实际土壤含水量的差值e及其变化率ec作为控制系统输入,以浇灌时间作为系统输出,对神经网络需水量预测精度进行测试,相对偏差分布区间为[1.65%,7%]。对灌溉系统进行测试,相对偏差分布区间为[0.02%,0.38%]。

基于物联网技术的农业智能灌溉系统探究

目前,物联网技术广泛运用于现代农业生产中,有力地促进了我国智慧农业的发展。物联网由感知、传输、处理、控制等相关指令构成,传感识别、智能嵌入优势比较明显,利用物联网技术构建智能灌溉系统,可有效地解决传统灌溉系统水分利用率低、网络控制不稳定等缺陷,提高灌溉系统精细化程度,有力地促进智慧农业、数字农业的发展。对此,本研究重点论述了基于物联网技术的农业智能灌溉系统,并探究其应用效果,仅供参考。

基于P-M模型的棉田智能灌溉系统的设计与试验

【目的】研究并分析基于P-M模型棉田智能灌溉系统的试验设计。【方法】基于P-M模型设计一套棉田智能灌溉系统,由数据采集节点、无线通信节点、云平台决策终端、灌溉应用节点四部分组成。数据采集节点的气象设备采集到数据后无线传输至云平台决策终端,终端基于P-M模型计算单次灌溉量,在指定的灌溉时间自动发出灌溉指令,灌溉应用节点接收指令开启阀门精确灌溉,土壤墒情变化由数据采集节点的墒情设备实时监测后无线传输到云平台展现;以当地传统灌溉模式作为对照(CK),灌溉系统设置120%(W_(1))、100%(W_(2))和80%(W_(3))3种灌溉模式,进行田间试验。【结果】3个试验组灌溉工作在无人为干预的条件下实现全智能化,系统有效精准执行灌溉指令;在灌溉水充足的情况下可选用W_(2)模式,总耗水量较传统模式增加16.85%的情况下土壤含盐量下降13.65%,籽棉产量提高20.84%,水分利用效率提高3.41%,能够大幅度提高产量的同时有效改善土壤环境;W_(3)总耗水量较传统灌溉减少6.52%,土壤含盐量上升0.16%,盐渍化速度较传统灌溉模式变缓,籽棉产量提高11.18%,水分利用效率大幅提高,可达到兼顾提高产量与节水的效果。【结论】验证了智能灌溉系统的有效性和可行性,增加了灌溉系统的可选参数范围。

基于Stacking集成学习的枣树智能灌溉系统设计与试验

南疆降雨量少,气候干燥,农业用水紧张,水资源节约尤为重要,针对此问题设计一套智能灌溉系统。系统使用阿里云服务器作为上位机,树莓派作为下位机,并搭建相应的操作页面。根据Penman-Monteith公式中需要的气象数据、过去7天需水量以及前1天气象数据为输入向量,作物需水量为输出向量,构建基于随机森林、BP神经网络与岭回归的Stacking集成学习预测模型。结果表明Stacking集成学习预测模型拟合系数R 2为0.973,且MAE、RMSE、MAPE三类误差更小,Stacking集成学习预测模型预测效果更强。灌溉试验中自动灌溉决策正确,系统运行稳定,为新疆地区农业提高水资源利用问题提供思路。

基于Lora的葡萄灌溉系统设计与应用

当前我国的葡萄灌溉系统使用传统的漫灌和喷灌方式,造成了淡水资源的巨大浪费,为此本研究设计了一种葡萄灌溉决策系统,通过Lora将单片机组网,分成多个节点,建立灌溉系统,每个节点在调亏理论基础上对不同生长期的葡萄使用单片机控制灌溉,根据实时检测到的土壤湿度,自动调节实现智能灌溉。该灌溉系统可以为葡萄的高品质产出提供保障,而且节省人力物资,具有重大的实用价值。

不确定性条件下农业微电网与灌溉系统相结合的鲁棒优化调度

农业微电网以低成本的方式为偏远农村地区的能源供应提供了一种有前景的解决方案.综合考虑风光抽水蓄能一体化农业微电网满足用电负荷和用水负荷需求,在可再生能源出力及用电负荷需求的不确定性条件下,提出包含抽水蓄能(PHS)电站的孤岛型农业微电网和灌溉系统相结合的鲁棒优化调度模型,利用农村地区水资源富足的特点和风光抽蓄补偿的优势,在最小化系统总成本的同时提高可再生能源的消纳.所提模型考虑分布式发电、用电负荷和用水负荷需求、涡轮流量和灌溉流量,具有多样性、多约束、非连续的特点.提出一种引力鲸鱼优化算法(GWOA)求解该模型,在某农业微电网上的仿真结果表明,GWOA可以获得比CPLEX求解器及其他新开发算法更具竞争力的解.另外,探究了降水量不确定性引起灌溉系统用水负荷需求变化对系统运行成本的影响以及使用PHS电站的必要性.

基于称量反馈的设施番茄灌溉系统的构建与应用

为提高设施番茄灌溉的精准性,该研究设计了一种基于称量反馈的灌溉系统,该系统包括称量反馈模块、多源信息采集传输模块、灌溉决策模块与水肥执行模块。称量反馈灌溉决策首先利用卫星定位模组获取灌溉地经纬度信息自动计算当天的日出时刻、日落时刻、日中时刻,结合椰糠条吸水特性与番茄植株日需水量变化规律,把1 d自动划分为4个不同的动态灌溉阶段;根据温室内温湿度信息及排液电导率(electrical conductivity,EC)值反馈的番茄植株根部信息,制定了一般模式灌溉肥液或洗盐模式灌溉清水(或低浓度营养液)。设计试验以基于辐射累积控制灌溉、定时灌溉作为对照,分别从栽培效果、灌溉效果、应用效益方面验证该灌溉系统的应用效果。结果显示使用该称量反馈灌溉系统比基于辐射累积控制灌溉系统灌溉量增加1.8%,用肥量减少7.3%,排液比降低7.9%,排液EC值降低9.3%;与定时灌溉方式相比灌溉量减少11.3%,用肥量减少20.0%,排液比降低17.9%,排液EC值降低4.9%。栽培效果显示,使用该称量反馈灌溉系统的椰糠条栽培番茄在茎粗、叶片叶绿素相对含量、糖度值、单穗质量和基于辐射累积的控制灌溉相比无显著性差异(P>0.05),但株高增加4.8%;与定时灌溉相比在株高、茎粗、叶片叶绿素相对含量、糖度值、单穗质量均无显著性差异(P>0.05)。预计使用该称量反馈灌溉系统,园区15栋日光温室(1.22 hm^(2))相比基于辐射累积控制灌溉,应用效益月节约0.276万元,与定时灌溉方式相比,园区月节约2.247万元。该系统简化了番茄植株需水量的计算过程,实现了番茄栽培水分的精准感知与按需精量灌溉。

农作物灌溉系统的智能物联监控平台应用

为进一步实现农作物灌溉系统的精准作业目标,提高自动灌溉作业的综合水平,以物联网技术为支撑,针对灌溉系统的监控效能展开应用探究。以系统的组成及作业原理为基点,融入智能物联感知技术,建立物联监控模型,匹配适应性的监控平台架构,并展开基于智能物联监控平台应用的灌溉作业试验。结果表明:设计的监控系统数据丢包率小于3.00%,系统决策准确率与网络覆盖率分别相对提升了8.72%和8.60%,且整体灌溉区域的土壤湿度合格率与灌溉均匀度也得到了同步改善,具有良好的实施性与优越性,对于农机灌溉设备的智慧转型具有重要的推广价值。

浅谈智能节水灌溉系统在高标准农田建设中的应用

随着农业现代化进程的推进,高标准农田建设已成为提升农业生产效益和实现可持续发展的关键。智能节水灌溉系统通过实时监测土壤湿度、气象条件等参数,可以精确调控灌溉水量,从而实现对农田水分的精准管理。相对于传统定时定量灌溉,智能灌溉系统能更好地满足作物生长的实际需求,避免过度灌溉,提高水资源利用效率。因此,智能节水灌溉系统在高标准农田建设中具有显著的应用潜力。文章探究了智能节水灌溉系统应用优势,剖析了针对高标准农田高效节水灌溉技术的应用价值,旨在促进高标准农田建设高效节水灌溉技术的推广,助力我国农业现代化发展。

基于AT80C51单片机的物联网农业智能灌溉系统设计与实现

针对传统人工灌溉方式存在的灌溉不智能、不及时等问题,开发了一套基于AT80C51单片机的物联网灌溉系统,该系统能够通过温度与湿度传感器获取农田环境状况,并通过无线通信模块传输到远程数据中心。同时,该系统配套了灌溉系统阈值控制设备,可以根据需要对抽水泵进行调节控制。当系统判断农田土壤干旱时,环境条件触发系统阈值后及时抽水灌溉,使土壤始终保持适宜的温、湿度。经仿真试验和实际测试,以春、夏季不同生长阶段温室生菜为研究对象,智能灌溉下每株植物地上部分平均鲜重比传统人工灌溉至少增加11.31%;春、夏季智能灌溉的平均排水量分别比传统人工灌溉低64.96%和63.47%;春、夏季智能灌溉的灌溉用水效率分别比传统人工灌溉高68.03%和98.61%。该系统运行稳定,相关试验数据和试验现象符合预期。

农业灌区智能节水灌溉系统设计与应用

为了推广应用农业灌区智能节水灌溉系统,提高灌区灌溉的效率和水资源利用率。在分析农业灌区智能节水灌溉系统设计原理的基础上,基于物联网、传感器技术和人工智能等先进技术,设计了包括灌溉计划优化,实时监测与控制,数据分析与决策等模块的农业灌区智能节水灌溉系统,采用了自动喷灌装置、土壤湿度传感器和气象站等智能化灌溉设备,实现对灌溉过程的精准监测和控制。结果表明,通过农业灌区智能节水灌溉系统的实际应用,灌区的水资源利用效率得到大幅提升,灌溉过程中的水量浪费得到有效减少。灌溉计划优化和实时监测与控制模块的运行,使得系统能够根据土壤湿度、气象变化和作物需求等因素进行动态调整,从而实现精准灌溉。农业灌区智能节水灌溉系统的设计与应用能够有效解决传统灌溉方法存在的问题,在节约用水、提高灌溉效率和保护生态环境等方面具有重要作用,为农业生产提供了新的解决方案,可以在更多的农业灌区中推广应用。

基于物联网的智能节水灌溉系统研究与应用

为了推广应用农业灌区智能节水灌溉系统,提高农业生产效率,降低资源浪费和促进农业可持续发展。通过理论加案例分析法研究基于物联网的智能节水灌溉系统设计和应用。以景电灌区条山农场灌区为例,探讨了采用传感器和设备实时感知农田环境数据,借助神经网络智能预测系统进行数据处理,设计灵活的节水系统架构等技术理论,涵盖系统架构设计,智能节水系统主程序设计,灌溉监控系统设计和实施精准化智能节水灌溉等应用路径。结果表明,在景电灌区条山农场灌区的实际应用中,基于物联网的智能节水灌溉系统单次灌水节水率达到了15%~20%,灌溉666.67hm^(2)土地节水7.5万~10万m^(3),为农民带来了显著的经济效益。在高效应用智能节水灌溉系统的路径中,强调了做好数据采集与传输,加强智能处理与方案设计,实施精准化智能节水灌溉等关键步骤。结果表明,基于物联网的智能节水灌溉系统在提高农业生产效率、经济效益和资源利用效率方面的作用显著,智能节水灌溉系统的高效应用为农业提供了现代化的灌溉管理手段,应持续推广和优化。

基于智慧灌溉系统的疏勒河灌区来水量预测分析

文章采用皮尔逊Ⅲ型偏态分布模型对径流过程进行模拟,以2005年作为预测年份,历史水文数据选择1954—2004年的数据,以获得2005年径流过程。同时,在年际上对2011—2019年的径流量都进行预测模拟,利用相对误差和绝对误差对预测数据进行检验,发现从年内、年际预测的数值和观测实际值相比较都在30%正常范围内,大部分观测的数值和模型预测的数值都非常接近,说明目前预测预报系统能够准确地预测疏勒河昌马水库上游来水量,能够为流域水资源科学配置和来年用水计划制定提供技术支撑。

基于NB-IoT物联网的农业水田作物精准灌溉系统

针对农业水田作物灌溉过程中产生灌溉不均匀的问题,设计基于NB-IoT物联网的农业水田作物精准灌溉系统。在农业水田作物区域内设置由多个传感器组成的环境监测模块及土壤监测模块组成数个监测点,利用各监测点监测水田作物生长环境及土壤信息,通过网络层NB-IoT物联网模块传输监测数据至处理层中;处理层采用MCU处理模块接收并处理监测数据,构建农业水田作物最优灌溉模型,获取符合作物生长需求的最低灌溉量,再通过微控制器中的模糊控制算法输出控制指令、设定最低灌溉量阈值,并传输指令至应用层;应用层灌溉设备依据指令控制灌溉设备开关,实现精准灌溉农业水田作物。实验结果表明,设计系统可以精准灌溉农业水田作物。